Автоматическая настройка программ (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
м |
|||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
=== Что это за проект? === | === Что это за проект? === | ||
| − | Реализация библиотеки | + | Реализация библиотеки для автоматической настройки программ (autotuner). На вход автотюнеру передаются программа, оптимизируемые параметры (например, флаги компилятора, число потоков, размер подзадач) и критерии оптимальности (например, время выполнения программы, используемый объем памяти, энергопотребление). Результатом работы автотюнера являются наилучшие значения параметров при заданных критериях. Полезность подобных систем очевидна, например они используются для оптимизации выполнения программ на параллельных, встраиваемых и облачных системах. Основные сложности при реализации автотюнеров связаны с большим числом комбинаций параметров (полный перебор работает долго) и невозможностью использования аналитических методов оптимизации (программа и вычислительная система являются "черными ящиками"). |
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
| − | * Создавать библиотеки и консольные | + | * Создавать библиотеки (API) и консольные приложения (CLI) на Python |
| − | * Работать с | + | * Работать с процессами и потоками |
* Реализовывать и использовать на практике методы оптимизации | * Реализовывать и использовать на практике методы оптимизации | ||
=== Какие начальные требования? === | === Какие начальные требования? === | ||
| − | * Программирование на Python | + | * Программирование на Python (в рамках прослушанного курса) |
| − | * Умение работать с Linux | + | * Умение работать с Linux (желательно) |
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
| Строка 26: | Строка 26: | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
| − | * | + | * Python: работа с процессами и потоками, реализация библиотек и консольных программ |
| + | * Автотюнеры: обзор систем и применяемых методов оптимизации | ||
=== Направления развития === | === Направления развития === | ||
| − | * | + | * Реализация различных методов оптимизации |
| − | * Распараллеливание (потоки, несколько | + | * Распараллеливание измерений (потоки, несколько машин) |
| + | * Обмен данными между методами | ||
* Оптимизация по нескольким критериям | * Оптимизация по нескольким критериям | ||
* Создание веб-сервиса и веб-интерфейса | * Создание веб-сервиса и веб-интерфейса | ||
| Строка 36: | Строка 38: | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
| − | * 4-5 - | + | * 4-5 - реализация библиотеки с простейшими методами (полный перебор, случайный поиск) |
| − | * 6-7 - реализация одного из методов оптимизации | + | * 6-7 - реализация одного из методов оптимизации, реализация интерфейса командной строки и чтения конфигурации из файла |
| − | * 8-10 - | + | * 8-10 - поддержка одновременного использования нескольких методов, распараллеливание измерений |
Версия 20:39, 15 декабря 2014
| Ментор | Олег Сухорослов |
| Учебный семестр | Весна 2015 |
| Учебный курс | 1-й курс |
| Проект можно развивать на летней практике | |
Что это за проект?
Реализация библиотеки для автоматической настройки программ (autotuner). На вход автотюнеру передаются программа, оптимизируемые параметры (например, флаги компилятора, число потоков, размер подзадач) и критерии оптимальности (например, время выполнения программы, используемый объем памяти, энергопотребление). Результатом работы автотюнера являются наилучшие значения параметров при заданных критериях. Полезность подобных систем очевидна, например они используются для оптимизации выполнения программ на параллельных, встраиваемых и облачных системах. Основные сложности при реализации автотюнеров связаны с большим числом комбинаций параметров (полный перебор работает долго) и невозможностью использования аналитических методов оптимизации (программа и вычислительная система являются "черными ящиками").
Чему вы научитесь?
- Создавать библиотеки (API) и консольные приложения (CLI) на Python
- Работать с процессами и потоками
- Реализовывать и использовать на практике методы оптимизации
Какие начальные требования?
- Программирование на Python (в рамках прослушанного курса)
- Умение работать с Linux (желательно)
Какие будут использоваться технологии?
- Python
- git
Темы вводных занятий
- Python: работа с процессами и потоками, реализация библиотек и консольных программ
- Автотюнеры: обзор систем и применяемых методов оптимизации
Направления развития
- Реализация различных методов оптимизации
- Распараллеливание измерений (потоки, несколько машин)
- Обмен данными между методами
- Оптимизация по нескольким критериям
- Создание веб-сервиса и веб-интерфейса
- Визуализация результатов
Критерии оценки
- 4-5 - реализация библиотеки с простейшими методами (полный перебор, случайный поиск)
- 6-7 - реализация одного из методов оптимизации, реализация интерфейса командной строки и чтения конфигурации из файла
- 8-10 - поддержка одновременного использования нескольких методов, распараллеливание измерений
